इस सप्ताह एक नए प्रकार के एआई मॉडल की शुरुआत हुई, और यह ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पर बने मॉडल के लिए कुछ असामान्य करता है: यह कभी भी टेक्स्ट का एक शब्द भी उत्पन्न नहीं करता है। टेकक्रंच के अनुसार, दो साल पुराने स्टार्टअप टाइपसेफ एआई द्वारा जारी जेईवी, इसके बजाय कैलिब्रेटेड संभावनाओं को आउटपुट करता है - जिसे कंपनी टाइप किए गए, कैलिब्रेटेड निर्णय कहती है - खुद को वर्गीकरण, रूटिंग और ऑटोमेशन कार्य के लिए बड़े भाषा मॉडल के सस्ते, तेज़ विकल्प के रूप में पेश करती है।
कंपनी की स्थापना ओपनएआई शोधकर्ता डिओगो अल्मीडा ने की थी, जिन्होंने चैटजीपीटी के निर्माण में मदद की और मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) से सुदृढीकरण सीखने के आविष्कार में योगदान दिया, प्रशिक्षण तकनीक को व्यापक रूप से एआई सहायकों की वर्तमान पीढ़ी को आकार देने का श्रेय दिया जाता है। नए मॉडल की मांग इतनी तीव्र थी कि लॉन्च के बाद टाइपसेफ़ ने कुछ एपीआई उपयोगकर्ताओं को सेवा देने की क्षमता खो दी। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
क्यों एक चैटजीपीटी पायनियर ने भाषा छोड़ दी
गैर-पाठ मॉडल के लिए अल्मेडा का मार्ग ओपनएआई में निराशा के साथ शुरू हुआ। "हमारे पास एक बोतल में बिजली है, और फिर भी यह उपयोगी नहीं है," अल्मेडा ने टेकक्रंच को बताया, अपनी निराशा का वर्णन करते हुए कि चैटजीपीटी की क्षमताओं के बावजूद, प्रौद्योगिकी वास्तविक स्वचालन से कम है। "मैं तब से उस समस्या से जूझ रहा हूं। मुझे इस निष्कर्ष पर पहुंचने में थोड़ा समय लगा: समस्या यह है कि हम मानव भाषा के लिए अनुकूलन कर रहे हैं... हम चार वर्षों से मानव भाषा में बहुत अच्छे हैं, लेकिन यह स्वचालन के लिए उपयोगी नहीं है क्योंकि कंप्यूटर एक अलग भाषा बोलते हैं।"
दो साल पहले, अल्मेडा ने टाइपसेफ़ एआई खोजने और उस थीसिस को आगे बढ़ाने के लिए ओपनएआई छोड़ दिया। इसका परिणाम है जेव, एक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल जिसके बारे में कंपनी का कहना है कि यह एक बड़ा भाषा मॉडल नहीं है। जहां एक एलएलएम ओपन-एंडेड टेक्स्ट उत्पन्न करता है, जेईवी आउटपुट के एक सेट में संभावनाएं लौटाता है जिसे उपयोगकर्ता पहले से परिभाषित करता है - कंपनी का कहना है कि एक डिज़ाइन मतिभ्रम को संरचनात्मक रूप से असंभव बनाता है, क्योंकि मॉडल केवल उन विकल्पों के साथ उत्तर दे सकता है जो उसे दिए गए थे।
दक्षता हासिल करना पिच का मुख्य हिस्सा है। टेकक्रंच के अनुसार, जेव से आउटपुट टोकन मुफ़्त हैं, और इनपुट टोकन को मिलियन के बजाय बिलियन से मापा जाता है। कंपनी जेव को "सिस्टम वन मॉडल" के रूप में वर्णित करती है, जो तर्क के बजाय अंतर्ज्ञान पर केंद्रित है, और कहती है कि इसे विशेष रूप से सिंथेटिक डेटा पर एक तकनीक का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था जिसे अल्मेडा कैलिब्रेटेड निर्णयों से सुदृढीकरण सीखने के लिए कहता है।
टाइपसेफ ने जेव के आर्किटेक्चर को गुप्त रखा है, हालांकि बाहरी पर्यवेक्षकों को संदेह है कि सिस्टम ओपन-वेट एलएलएम के शीर्ष पर बनाया गया है। अल्मेडा ने टेकक्रंच को बताया, "[हमारी कंपनी] का आधा हिस्सा एक प्रयोगशाला है जो मूल रूप से सांख्यिकीय रूप से अच्छी तरह से समझे जाने वाले सिंथेटिक डेटा के इस पूरे उपक्षेत्र का मालिक है, और यही अब मेरे जीवन का आनंद है।"
प्रारंभिक डेवलपर परिणाम: तेज़ और सस्ता
शुरुआती अपनाने वालों ने परीक्षण में उल्लेखनीय लाभ की सूचना दी। वर्सेल के एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर प्रणित शर्मा ने टेकक्रंच को बताया कि उनकी कंपनी एक क्लासिफायर चलाने के लिए ओपनएआई के चैटजीपीटी लूना 5.6 का उपयोग कर रही है जो सुरक्षा के लिए आदेशों की समीक्षा करता है। उस कार्यभार को जेव पर स्विच करने के बाद, वर्सेल ने परिणाम पांच से 18 गुना अधिक तेजी से और अधिक सटीकता के साथ देखे।
ब्रायो एआई के सीटीओ निखिल मुधोलकर ने एक अलग तुलना की: Google के जेमिनी के मुकाबले जेव के साथ व्यावसायिक ईमेल को वर्गीकृत किया। अपने परीक्षण में, जेमिनी थोड़ा अधिक सटीक था, लेकिन 10 से 20 गुना अधिक महंगा था। मुधोलकर के लिए, जेव की सबसे मूल्यवान संपत्ति उसकी अनिश्चितता से निपटना थी। उन्होंने टेकक्रंच को बताया, "यह एकमात्र ऐसा है जो वास्तविक संभावना प्रदान करता है जो इसे वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए आदर्श बनाता है।"
एजेंटों पर नजर रखने वाले एजेंट, बिना बिल के
वर्गीकरण कार्यों में एलएलएम को प्रतिस्थापित करने के अलावा, टाइपसेफ़ का तर्क है कि जेईवी उन पर निगरानी रख सकता है। अन्य एजेंटों पर नजर रखने के लिए एआई एजेंटों का उपयोग करना तेजी से महंगा हो जाता है, लेकिन अल्मीडा का तर्क है कि जेव की गति और लागत प्रोफ़ाइल एलएलएम एजेंट के निशानों को ट्रैक करना और वास्तविक समय में जेलब्रेक को रोकना व्यावहारिक बनाती है।
ईयरेंडिल के सीटीओ और ओपन सोर्स मॉडल हार्नेस पाई के निर्माता आर्मिन रोनाचर ने टेकक्रंच को बताया कि यह दृष्टिकोण अनिश्चितता की जिम्मेदारी डेवलपर पर डाल देता है। रोनाचेर ने कहा, "यह उपयोगकर्ता को थोड़ी सी मतिभ्रम की समस्या बताता है।" "उपयोगकर्ता को कहना होगा, ठीक है, अगर यह केवल 50% संभावना के साथ वापस आता है, तो शायद यह एक सिक्का उछाल है, और मैं इसकी उपेक्षा करता हूं। लेकिन अगर यह 95% है, निश्चित रूप से, तो मैं इसके साथ कुछ कर सकता हूं।"
रोनाचर ने मॉडल रूटिंग को एक आशाजनक उपयोग के मामले के रूप में चिह्नित किया: यह भविष्यवाणी करना कि क्या किसी दिए गए कार्यभार के लिए एक विशिष्ट, अधिक महंगे मॉडल की आवश्यकता है। एलएलएम के साथ सॉर्टिंग करना महंगा होगा, लेकिन जेव की कम विलंबता और कीमत वास्तविक समय रूटिंग को व्यवहार्य बना सकती है।
अर्थशास्त्र से उधार लिया गया नाम
इस मॉडल का नाम जेवन्स विरोधाभास के पीछे 19वीं सदी के अर्थशास्त्री विलियम स्टेनली जेवन्स के नाम पर रखा गया है - यह अवलोकन कि जैसे-जैसे कोई वस्तु सस्ती होती जाती है, उसकी खपत बढ़ती जाती है। अल्मेडा का दावा है कि निर्णय-स्तरीय इंटेलिजेंस की गिरती लागत से इसे केवल प्रमुख चैटबॉट्स में ही नहीं, बल्कि हर जगह तैनात किया जा सकेगा।
अल्मेडा ने टेकक्रंच को बताया, "हमारा मानना है कि हर जगह एक तरह से स्मार्ट सॉफ्टवेयर आने वाला है, जो उभरता और वितरित होता है... शुरुआती इंटरनेट की तरह, जैसा कि आप जानते हैं, उन मेगा ऐप्स की तरह, जिन्हें लोग अभी बनाने की कोशिश कर रहे हैं।"
क्या प्रतिस्पर्धी अनुसरण करते हैं यह एक खुला प्रश्न बना हुआ है। रोनाचर ने टेकक्रंच को बताया, "हमें कई मायनों में इसे पहले ही देख लेना चाहिए था, लेकिन संभवतः क्योंकि एलएलएम इतने सस्ते और सब्सिडी वाले हैं, इसलिए आपको अक्सर रचनात्मक होने की ज़रूरत नहीं है।" टाइपसेफ़ नए तौर-तरीकों में जेव के अतिरिक्त संस्करणों की योजना बना रहा है।
टाइपसेफ़ को फ्रंटियर लैब के रूप में गिना जाता है या नहीं, इसके लिए अल्मीडा ने स्पष्ट उत्तर दिया: "फ्रंटियर लैब का मुख्य उत्पाद भय या प्रचार है। मैं चाहूंगा कि हमारा मुख्य उत्पाद बुद्धिमत्ता हो... [लेकिन हम] इस अर्थ में एक प्रयोगशाला नहीं हैं, आप जानते हैं, जैसे अनंत धन पर दांव लगाना, या एक धर्म, या डेटा सेंटर में भगवान का निर्माण करना, या जो भी आज की बात है।"
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